Director del CBIB UNAB promueve la ciencia abierta con publicación en prestigiosa revista científica

El director del Centro de Bioinformática y Biología Integrativa (CBIB) de la Universidad Andrés Bello (UNAB), Danilo González, fue coautor del artículo “The need to implement FAIR principles in biomolecular simulations”, publicado recientemente en Nature Methods, volumen especializado de la prestigiosa revista científica Nature. Este trabajo, que cuenta con la autoría de más de 129 investigadores internacionales, aborda la importancia de implementar los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable y Reusable) en el campo de las simulaciones biomoleculares.

El artículo destaca cómo estos principios pueden transformar la manera en que se gestiona y utiliza la enorme cantidad de datos generados en investigaciones científicas, haciendo énfasis en la necesidad de una ciencia más abierta, colaborativa y reproducible.

“Tuve el honor de participar como coautor, aportando desde mi experiencia en bioinformática estructural y simulaciones moleculares”, señaló Danilo González, quien lleva más de 25 años trabajando en este campo, con más de 150 artículos ISI, lo que le ha permitido construir una activa red de colaboraciones nacionales e internacionales.

“Desde el CBIB UNAB contribuimos con una visión integradora y comprometida con la ciencia abierta, destacando la importancia de democratizar el acceso a los datos científicos, especialmente en regiones como América Latina”, señala González, agregando:

Esta publicación en Nature representa un hito para nuestro centro, ya que consolida nuestro compromiso con la colaboración internacional y posiciona a la UNAB como una institución activa en debates científicos de alcance global.

Ciencia abierta: democratizando el acceso a los datos científicos

A continuación, el director del CBIB y ganador de un Premio a la Innovación Avonni 2024, responde algunas preguntas acerca de los desafíos, oportunidades e impactos de los principios FAIR.

En términos simples, ¿qué son los principios FAIR y por qué son importantes para las simulaciones biomoleculares?

“Los principios FAIR son una guía para que los datos científicos sean fáciles de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables. En el contexto de simulaciones biomoleculares —como el estudio de complejos de fármacos o interacciones proteicas—, estos principios son esenciales porque permiten que los datos generados, que suelen ser muy complejos y costosos, puedan ser aprovechados más allá de su publicación original”.

“Aplicar FAIR significa que esos datos pueden ser compartidos, revisados y combinados con otros, multiplicando su valor para la ciencia. Además, con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la computación cuántica, los datos FAIR serán clave para encontrar patrones moleculares y resolver problemas que antes eran inimaginables, como la simulación completa de una célula. Esto nos permitirá explorar fenómenos bioquímicos que hasta ahora no han sido contemplados por la ciencia, abriendo nuevas fronteras en el conocimiento de los sistemas vivos. Al mismo tiempo, facilitará el desarrollo de soluciones más eficientes para el diseño de fármacos, proteínas y anticuerpos, no solo para enfrentar futuras pandemias, sino también para contribuir al control de hongos, bacterias y virus que afectan la salud humana y la producción de alimentos a nivel global”.

El artículo menciona que los principios FAIR buscan mejorar la reproducibilidad y accesibilidad de los datos. ¿Por qué es importante en las investigaciones biomoleculares?

“La reproducibilidad es un pilar esencial del método científico. Si los experimentos no pueden ser replicados o verificados, se rompe la cadena de transmisión del conocimiento. En las simulaciones biomoleculares, donde procesamos grandes volúmenes de datos y usamos alta capacidad computacional, garantizar la reproducibilidad es aún más crítico. Un ejemplo notable fue el COVID-19 Molecular Structure and Therapeutics Hub, una plataforma que permitió a investigadores de todo el mundo compartir datos en tiempo real, acelerando el desarrollo de tratamientos durante la pandemia”.

Principios FAIR prometen transformar la investigación

La publicación en la revista Nature también aborda los desafíos que enfrenta la implementación de los principios FAIR, entre ellos, la interoperabilidad de datos en simulaciones biomoleculares, es decir, que los datos puedan ser entendidos y utilizados por distintos programas, equipos y comunidades científicas.

Hoy en día, las simulaciones se generan en muchos formatos distintos, lo que dificulta su reutilización. En este sentido, los principios FAIR contemplan el avance hacia formatos estandarizados, el uso de metadatos detallados y una infraestructura común, que permita almacenar y acceder a los datos de forma eficiente. Esto incluye bases de datos distribuidas y herramientas de análisis que integren diferentes variantes de simulaciones, ampliando su posibilidad de acceso y uso.

¿Qué impacto podría tener la adopción a nivel global de los principios FAIR en la comunidad científica, tanto en Chile como en el mundo?

“La adopción global de FAIR podría cambiar profundamente la forma en que se hace ciencia. Permitirá aprovechar al máximo los datos ya generados, impulsará la colaboración entre grupos de distintos países y disminuirá las barreras de entrada para quienes no cuentan con grandes recursos tecnológicos”.

“En Chile y América Latina, adoptar principios FAIR representa una gran oportunidad: podríamos integrarnos más activamente a redes científicas internacionales, acceder a datos de alta calidad y aportar desde nuestras capacidades al conocimiento global. Además, nos prepara para enfrentar los desafíos del futuro, como el manejo del enorme ‘tsunami’ de datos genómicos que ya está llegando”.